] 步骤2,帧处理单元将视频数据加工处理成图像帧，图像帧的像素点个数为nXm， 此图像记为I，图像内所有像素点的像素值之和记为M，将图像送至加密单元进行计算。
[0051] 步骤3,单幅的图像帧由加密单元进行加密，加密的过程按照如下步骤进行
[0052] 步骤3. 1，加密单元针对应用场景选取卷积算子H，为1:行Xl2列的矩阵。
[0053] 步骤3. 2,加密单元随机生成密钥空间K，K中共有q个密钥，并且互素；集合K表 示为：
[0054] K= {(k0,k" ? ? ?，k" ? ? ?，kj，? ??，kj| 1 <i<j<q，1 <kM，GO)(k"kj) =1}，
[0055] 其中q的值已经预先设定好；
[0056] 步骤3. 3,加密单元计算心=7?(rx<)m〇d256,其中r是随机数，e表示图像I 上每一个像素点的值都与rXh的结果进行一次加法运算，计算后的结果再与256进行模 运算；所有经过计算的像素点上的值变化了，像素点的物理位置没有改变，将此时的图像记 为，此图像像素点个数仍为nXm，称为中间图像；
[0057] 步骤3. 4,加密单元计算
[0058]
[0059] 表示中间图像Xm上每一个像素点的值与密钥ki进行模运算，所得结果再与256进 行模运算，像素点上的值变化了，像素点的物理位置没有改变，得到密文图像，记为Ci;当k: 至kq都被计算后，得到密文图像集合C:
[0060] C= (C"C2，…，Cq)，
[0061] 其中每一个Q都是一幅密文图像，密文图像像素点个数都为nXm。
[0062] 步骤4,密文图像集合C通过通信单元发给云服务系统。
[0063] 本发明所述系统的云服务系统的组成及数据流向如图2,本发明所述的方法在云 服务系统中的运算过程如下：
[0064] 步骤5,图像处理算法按照以下步骤进行：
[0065] 步骤5. 1，云服务系统中的中心控制系统将密文图像集合C拆解成单幅密文图像Ci，一幅密文图像Ci与一个算子H发往一个云资源池。
[0066] 步骤5.2,每一个云资源池内根据已知的图像卷积算法，数学表达式如下：
[0067]
[0068] 带入参数(^与H进行计算，计算得到密文结果图像Gp此过程记为匕=<Ci，H>，表 示密文结果图像61是由密文图像q与算子H经过卷积得到；所有的密文结果图像组成密文 结果图像集合：
[0069] G= (G"G2, ? ? ?，Gj。
[0070] 步骤5. 3,云服务系统将结果图像集合G传回终端。
[0071] 如图1，终端收到密文结果图像G后的处理过程步骤如下。
[0072] 步骤6,解密算法按照以下步骤进行：
[0073] 步骤6. 1，终端将传回的密文结果图像集合G送入解密单元解同余方程组：
[0074]
[0075] 每一个密文结果图像的像素点上的值与相应的密钥进行模运算，其结果再与256 进行模运算，像素点上的值变化了，像素点的物理位置没有改变，得到中间结果图像，记为 Ym，其像素点个数为nXm;
[0076] 步骤6. 2,解密单元计算Ym% kQ，得最终结果图像I'。
[0077] 步骤7,输出结果图像I'。
【主权项】
1. 一种基于同态加密的视频安全卷积计算系统，其特征在于：包括有终端、云服务系 统；所述的终端包括有依次连接的摄像头、帧处理单元、加密单元、通信单元、解密单元；所 述的云服务系统包括有中心控制系统、多个云资源池，其中云资源池内包含若干云服务器 和其他必要的计算及存储资源；终端通过通信单元与云服务系统进行通信。2. -种基于同态加密的视频安全卷积计算方法，其特征在于，具体包括以下步骤： (一） 、在本地终端中的运算过程包括以下步骤： 步骤1，摄像头采集视频数据； 步骤2,帧处理单元将视频数据加工处理成图像帧，图像帧的像素点个数为nXm，此图 像记为I，图像内所有像素点的像素值之和记为M，将图像送至加密算法单元进行计算； 步骤3,单幅的图像帧由加密算法单元进行加密，加密的过程按照如下步骤进行 步骤3. 1，加密算法单元针对应用场景选取卷积算子H，为I1S Xl 2列的矩阵； 步骤3. 2,加密算法单元随机生成密钥空间K，K中共有q个密钥，并且互素；集合K表 示为： 1}，其中q的值已经预先设定好，并且小于等于总的可用云资源池的个数； 步骤3. 3,加密算法单元计算A'," = / ? (〃x〇mod256，其中r是随机数，?表示图像I 上每一个像素点的值都与I^Xktl的结果进行一次加法运算，计算后的结果再与256进行模 运算；所有经过计算的像素点上的值变化了，像素点的物理位置没有改变，将此时的图像记 为Xni，此图像像素点个数仍为nXm，称为中间图像； 步骤3. 4,加密算法单元计算表示中间图像Xm上每一个像素点的值与密钥k i进行模运算，所得结果再与256进行模 运算，像素点上的值变化了，像素点的物理位置没有改变，得到密文图像，记为Ci;当k 1至k, 都被计算后，得到密文图像集合C : C = (C1, C2,, Cq), 其中每一个Ci都是一幅密文图像，密文图像像素点个数都为η Xm ; 步骤4,密文图像集合C连同卷积算子H及计算要求通过通信单元发给云服务系统； (二） 、在云服务系统中的运算过程如下： 步骤5,图像处理算法按照以下步骤进行： 步骤5. 1，云服务系统中的中心控制系统将密文图像集合C拆解成单幅密文图像Ci，一 幅密文图像Ci与一个算子H发往一个云资源池； 步骤5. 2,每一个云资源池内根据已知的图像卷积算法，数学表达式如下：其中C(x, y)表示待操作的点在图像中的坐标，H(i, j)表示算子H中坐标（i, j)上的 数，每一个云资源池根据发来的计算要求，带入参数(^与H进行计算，计算得到密文结果图 像Gi，此过程记为G i=〈C i，H〉，表示密文结果图像Gi是由密文图像C i与算子H经过卷积得 到；所有的密文结果图像组成密文结果图像集合： G = (G1, G2,, Gq), 每一个密文结果图像的像素点个数为nXm ; 步骤5. 3,云服务系统将结果图像集合G传回终端； (三）、终端收到密文结果图像G后的处理过程步骤如下： 步骤6,解密算法按照以下步骤进行： 步骤6. 1，终端将传回的密文结果图像集合G送入解密算法单元解同余方程组：每一个密文结果图像的像素点上的值与相应的密钥进行模运算，其结果再与256进行 模运算，像素点上的值变化了，像素点的物理位置没有改变，得到中间结果图像，记为Ym，其 像素点个数为nXm ; 步骤6. 2,解密算法单元计算Ym% 1?，得最终结果图像Γ，这与原图像I和H算子直接 卷积得到的结果相同，也就是I' =〈I，H〉； 步骤7,输出结果图像Γ。
【专利摘要】本发明公开了一种基于同态加密的视频安全卷积计算系统及方法。系统包括终端和云服务系统，终端由摄像头、帧处理单元、加密单元、解密单元、通信单元组成；云服务系统由中心控制系统、多个云资源池组成；方法的过程是，摄像头采集到的视频由帧处理单元加工成图像帧，图像帧经过加密单元加密成特殊的密文图像集合，密文图像集合发给云服务系统内的多个资源池进行图像卷积计算，计算结果为密文结果图像集合；云服务系统将密文结果图像集合回传给终端，终端解密计算出一幅结果图像。经过本发明方法加密后的图像仍可采用现有卷积算法进行图像计算，计算后的图像解密后与原图像直接卷积的结果一致。本发明引入了云计算系统，因此也保证了处理的性能。
【IPC分类】H04N21/2347, H04N21/218
【公开号】CN104883580
【申请号】CN201510299328
【发明人】魏振春, 徐俊逸, 冯琳, 张建军, 韩江洪, 陆阳, 毕翔, 周云
【申请人】合肥工业大学
【公开日】2015年9月2日
【申请日】2015年6月3日